基于改进PSO-BP神经网络算法在一般盗窃犯罪预测中的应用

针对BP神经网络对初始权重敏感,容易陷入局部最优解的问题,引入粒子群优化算法(PSO),对网络权重进行全局搜索,同时采用BP神经网络权重更新方法对PSO搜索到的权重和阈值进行进一步的更新,构建改进后的PSO-BP神经网络模型,对一般盗窃犯罪数量进行预测。应用美国芝加哥市2015年-2017年盗窃犯罪数据以及总人口数、房价中位数、本科率等11个影响因子数据,对改进前后的模型进行了预测对比实验。结果表明,改进后的PSO-BP神经网络模型成功克服了BP模型的缺陷,相对误差由4.68%降低到1.635%。     

时间序列在原油期货中的应用

本文采用时间序列的自回归求和滑动平均模型(ARIMA)对原油期货价格的时间过程进行分析与建模,并用所建立的模型预测下一个工作日的原油期货价格.用模型对实际原油期货价格数据进行数据拟合及预测的结果表明,预测数据与真实数据的差别在误差范围之内,说明所建立的模型具有较高的预测准确性.     

基于PSO-BP混合算法的短期电力负荷预测

将粒子群优化算法和BP神经网络算法相结合,形成粒子群一神经网络（PSO—BP）混合算法,建立了涉及各种影响因素的短期负荷预测模型。运用所建立的PSO-BP混合算法和BP算法的负荷预测模型进行短期负荷预测,比较所得结果可知,PSO-BP混合算法预测精度较高,效果较好。     

基于TN-LP-LSTM-SVM混合模型的原油期货次日价格变化方向和波动率大小预测

原油价格受国际政治、经济、军事、外交以及其他复杂因素的影响,这些因素的频繁变化使油价表现出随机波动,给原油投资及交易决策带来困难,准确预测油价已成为能源领域学术界的研究热点.但是,现有关于原油价格预测的文献大多数是预测原油价格的数值而不是变化方向,而且不是同时预测原油价格和波动率,因此无法给投资者充分的决策指导信息.为了填补这一研究空白,提出一种结合转移网络(TN)、链接预测(LP)、长短期记忆模型(LSTM)和支持向量机(SVM)的新的混合模型TN-LP-LSTM-SVM来更精确地预测WTI期货次日价格变化方向和波动率大小,为投资者、能源相关企业和参与政策决策的政府人员提供有益的建议.在不同的时间窗口下($h\in [1,50]$且$h\in {\bm Z     

原油期货价格预测模型CEEMDAN-PSO-ELM

为了进一步提升原油期货价格预测的精准性,本文基于CEEMDAN分解算法和ELM极限学习机模型,利用PSO粒子群优化算法对机器学习模型进行参数寻优,进而构建了CEEMDAN-PSO-ELM模型用于原油期货价格预测.先基于CEEMDAN算法对原始价格序列进行分解,然后利用Lempel-Ziv复杂度指数对分量进行重构,得到高频、中频和低频重构分量,再采用PSO-ELM模型对每个重构分量进行预测,利用PACF系数选取模型输入变量,最终加总集成各分量预测结果.实证结果表明,与其他15种基准模型相比,CEEMDAN-PSO-ELM模型的预测性能最佳,MCS检验和DM检验也进一步证实了该模型的稳健性.     

神经网络模型在股票预测上的应用

本文探讨了神经网络模型在股票预测上的应用，通过建立BP网络模型对上证指数进行了预测分析。实验证实了BP模型用于股指短期预测的准确性和可行性。     

混合模型神经网络在短期负荷预测中的应用

提出了可应用于电力系统负荷预测的混合模型神经网络方法,该方法同时具有电力系统负荷预测的传统方法的优点及人工视网络方法的优点,该方法中,不同的负荷分量采用不同类型的预测方法,并采用基本绵谐振分量作神经网络的输入,神经网络的训练采用快速的学习算法进行,该方法具有很强的实时性和适应性,适用于没有气象资料的应用场合,仿真计算的结果表明,预测精度较传统来得高。     

PSO-BP 模型在高校学生个人信用评价中的应用

近年来,信用问题己成为全社会共同关注的一个重要话题。通过建立高校学生个人信用评价体系来引导和督促学生重视个人信用记录、改善个人信用行为、推动高校助学贷款、就业等各项工作的开展是非常必要的。采用PSO-BP算法建立模型,对BP算法进行优化,克服了BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小、初始值难以确定等固有缺陷。通过在Matlab环境下进行仿真,结果表明,PSO-BP加快了BP的收敛速度,提高了BP的泛化能力,PSO-BP模型的训练效果明显优于BP模型,在高校学生个人信用评价币具有一定的实践意义。     

神经网络模型在股票预测上的应用

本文探讨了神经网络模型在股票预测上的应用,通过建立BP网络模型对上证指数进行了预测分析。实验证实了BP模型用于股指短期预测的准确性和可行性。     

基于高维空间几何的PSO-BP神经网络图像复原

针对退化图像复原问题,提出了一种基于高维空间几何理论（HDSG）的PSO-BP神经网络图像复原方法。高维空间几何理论中的同胚映射和同源连续性原理,把图像映射为高维空间中的一个点,通过回归原模糊图像和由此图像衍生出的几幅更加模糊的图像对应在空间中几个点的分布曲线,得到清晰的复原图像。在该理论基础上,用PSO-BP神经网络来确定高维空间中各点的关系,通过对训练样本的学习训练,在三幅退化图像与原始清晰图像之间建立映射关系,然后用训练好的网络对测试样本进行复原。对比实验表明,该方法在主观视觉和定量分析上都获得了较好的效果。     

基于PSO-BP神经网络的股市预测模型

为解决股市短期预测中BP神经网络法对初始权值敏感、易陷入局部极小值和收敛速度慢等问题,基于全局随机优化思想的粒子群优化(PSO)算法,对BP神经网络的初始权值进行了优化,建立了PSO-BP神经网络股市预测模型.并通过实例分析与传统BP神经网络预测法进行对比,结果表明该方法收敛速度明显提高,有效降低了训练误差,避免了陷入局部极小值,达到了较高的预测精度,在股市短期预测中具一定的实用价值.     

改进PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型的预测准确性,提出了一种基于改进粒子群算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异,改进了粒子群算法的寻优性能; 利用改进粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该预测方法应用到几个典型的非线性系统的混沌时间序列进行有效性验证,结果表明了该方法对典型混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测

为提高BP神经网络预测模型对混沌时间序列的预测精度,将改进的遗传算法和BP神经网络结合,提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的混沌时间序列预测方法。利用改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,训练BP神经网络预测模型求得最优解。将该模型应用到几个典型的非线性系统进行预测仿真,验证了该算法的有效性,与BP神经网络预测模型的预测结果进行了比较,仿真结果表明该方法对混沌时间序列具有更好的非线性拟合能力和更高的预测精度。     

基于改进的粒子群算法优化反向传播神经网络的热舒适度预测模型

针对热舒适度预测是一个复杂的非线性过程,不便于空调的实时控制应用的问题,提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)算法优化反向传播(BP)神经网络的热舒适度预测模型。这一预测模型通过采用PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,改善了传统BP算法收敛速度慢及对网络初始值敏感的问题。同时,针对标准PSO算法易出现早熟收敛、局部寻优能力弱等缺点,提出了相应改进策略,进一步提高了PSO优化BP神经网络的能力。实验结果表明：与传统BP模型和标准PSO-BP模型相比,基于改进的PSO-BP算法的热舒适度预测模型具有更高的预测精度和更快的收敛速度。     

PSO优化BP神经网络的混沌时间序列预测

针对于BP神经网络预测模型,收敛速度慢,精度较低,容易陷入局部极小值等缺点,提出了一种改进粒子群优化BP神经网络预测模型的算法。在该算法中,粒子群采用改进自适应惯性权重和改进自适应加速因子优化BP神经网络预测模型的初始权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型并预测。将该算法应用到几个典型的混沌时间序列预测。实验结果表明,该算法明显提高BP神经网络预测模型的收敛速度和预测模型的精度,减少陷入局部极小的可能。     

基于LS-SVM的石油期货价格预测研究

建立了基于最小二乘支持向量机的石油期货价格预测模型。应用该模型对纽约商品交易市场的两种石油期货价格数据进行了预测,并将预测结果与RBF神经网络的预测结果进行了比较。研究结果表明最小二乘支持向量机预测模型具有较高的拟合和预测精度,明显优于RBF神经网络预测模型。     

改进PSO-BP神经网络在变压器故障检测中的应用

粒子群优化（PSO）算法中的粒子根据全局最优粒子来移动自身位置进行搜索,但当某一粒子连续多次被选为全局最优粒子的时候,整个群体的粒子就会快速收敛于该最优粒子,陷入局部最优。为此,提出了变异动态粒子群优化（MDPSO）算法。采用惯性权重变异的思想,当某粒子连续被选为全局最优粒子时,就使一部分粒子的惯性权重以指数速度增长,使粒子跳出局部最小,继续全局寻优。并把改进的粒子群优化算法和BP神经网络相结合,应用于变压器故障检测中。实验表明,与常用的粒子群优化算法相比,用改进的粒子群优化算法优化BP神经网络具有更好的性能,在变压器故障检测中能够获得更高的检测精度。     

基于BP分类的粒子群QoS路由算法研究

随机优化的粒子群算法（PSO）在解决待优化问题时,仅利用适应度函数对单个粒子所找到解的优劣进行判断,缺乏对种群总体状态的评估,导致算法经过一定次数的迭代后陷入局部收敛。改进算法BPPSO利用BP神经网络对种群进行状态划分,并根据划分结果对种群实施相应的扰动操作,从种群的角度对算法进行改进。仿真实验表明,改进算法能够增加种群多样性,提高优化精度,较好地解决了Ad Hoc网络的QoS路由问题,从而验证了所提算法的可行性和有效性。     

改进PSO优化神经网络的短时交通流预测

在短时交通流预测中,传统PSO优化神经网络预测模型对逃逸粒子直接取边界值且自身无相应的变异机制,这对于维持粒子群多样性、寻找最优解是不利的。为更进一步提高短时交通流预测精度,将在传统PSO优化BP神经网络的基础上,引入边界变异算子、自变异算子对粒子进行双重变异以优化网络配置参数。用实测的北京二环交通流数据对改进的预测模型进行验证,结果表明该模型更有利于搜寻全局最优解,且寻优时间更短,能有效改善短时交通流预测性能。